Google BigQueryとGoogle スプレッドシートを連携して、毎日Google BigQueryの情報をGoogle スプレッドシートに記録する方法

ステップ1：Google BigQueryとGoogle スプレッドシートをマイアプリ登録

はじめに、使用するアプリをマイアプリ登録します。
事前にマイアプリ登録を行うと、その後の自動化フロー設定をスムーズに進められます。

マイアプリ登録は、Yoomの画面左側の「マイアプリ」をクリックして、右側の「+新規接続」をクリックします。

【Google BigQueryのマイアプリ登録】

検索窓にGoogle BigQueryと入力し、表示された候補から選択します。
Googleアカウントの選択画面に遷移するので、連携したいアカウントでログインしてください。

【Google スプレッドシートのマイアプリ登録】

検索窓にGoogle スプレッドシートと入力し、表示された候補から選択します。
「Sign in with Google」をクリックし、連携したいアカウントでログインしましょう。
※認証時に､Google スプレッドシートへの権限を全て許可してください。

マイアプリにGoogle BigQueryとGoogle スプレッドシートが表示されていれば、登録完了です！

下記のバナーの「試してみる」をクリックしてテンプレートをコピーし、自動化フローの設定を進めましょう。

ステップ2：スケジュールトリガーの設定

まずはスケジュールトリガーの設定から行います。
コピーしたテンプレートから、「指定したスケジュールになったら」をクリックします。

ここではGoogle BigQueryのデータを、Google スプレッドシートに自動反映するタイミングを指定します。
「日付指定」「曜日指定」「Cronの設定」から選択できるので、フローボットを起動させたいスケジュールを設定してください。
※スケジュールトリガーの設定について、詳しい設定方法はこちらをご参照ください

今回は「毎日9時と15時にフローボットを起動する」ように設定してみました！

設定が完了したら「保存する」をクリックして、次の設定に進みましょう。

ステップ3：Google BigQueryとGoogle スプレッドシートの各アクション設定

次に、Google BigQueryのデータを取得する設定を行います。
「レコードを検索」をクリックします。

遷移した画面で以下のように設定を行い、「次へ」をクリックしてください。
・タイトル：必要に応じて変更可能です
・アプリ：Google BigQueryを選択します
・連携するアカウント情報：連携したいアカウントを選択します
・アクション：「レコードを検索」を選択します

次にGoogle スプレッドシートへ情報を自動送信するために、Google BigQueryから取得する情報について設定を行います。
各項目の注釈を参照して、設定しましょう。

設定が完了したら「テスト」を実行し、成功したら「保存する」をクリックしましょう。

続いて、Google スプレッドシートに情報を自動送信するための設定を行います。
「レコードを追加する」をクリックします。

遷移した画面で以下のように設定を行い、「次へ」をクリックします。
・タイトル：必要に応じて変更可能です
・アプリ：Google スプレッドシートを選択します
・連携するアカウント情報：連携したいアカウントを選択します
・実行アクション：「レコードを追加する」を選択します

「データベースの連携」欄で、Google BigQueryから情報を受け取るGoogle スプレッドシートを、各項目の注釈を参照しながら指定してください。

次に、Google BigQueryから取得した情報を、Google スプレッドシートに自動反映する設定を行います。
各項目について、Google BigQueryから取得したアウトプットを引用し、適切なものを設定してください。

設定が完了したら「テスト」を実行し、成功したら「保存する」をクリックしましょう。

ステップ4：トリガーをONにして動作確認

以上で全ての設定が完了しました！トリガーを「ON」にして、動作確認をしましょう。

設定お疲れ様でした！
ぜひ、以下のバナーの「試してみる」からテンプレートをコピーして活用し、業務効率の改善を体感してみてくださいね。

Google BigQuery・Google スプレッドシートを使ったその他の自動化例

他にも、Google BigQueryやGoogle スプレッドシートを使った自動化例がYoomにはたくさんありますので、いくつかご紹介します！

1.毎日Google BigQueryの情報をMicrosoft Excelに記録する

Google BigQueryの情報を、毎日決まった時間にMicrosoft Excelに自動記録するフローです。
今回ご紹介したテンプレートではGoogle スプレッドシートに自動記録しましたが、記録先をMicrosoft Excelに設定することも可能です。
レポート作成などをMicrosoft Excelで行っている方は、こちらのテンプレートをご活用ください。

2.毎日10時に起動して、本日入社予定の人をスプシから取得して、ループでGoogle Workspaceのアカウント発行を行う

毎日10時にフローボットを自動で起動し、その日入社予定の人をGoogle スプレッドシートから取得して、Google Workspaceのアカウント発行を自動的に行うフローです。
Google Workspaceのアカウント発行漏れや遅れが生じると、業務に支障が出る恐れがあります。アカウント発行業務を、Yoomを活用して自動化してみませんか？
アカウント発行業務にかかる手間や人的ミスを削減したい方は、ぜひこちらのテンプレートを試してみてください。

3.Google スプレッドシートで行が追加されたら、マネーフォワード クラウド経費に従業員を登録する

Google スプレッドシートで行が追加されたら、マネーフォワード クラウド経費に従業員を自動登録するフローです。
複数のツールを使用していると、データ管理が煩雑になりがちですよね。
このフローでは、Google スプレッドシートの情報を基に、マネーフォワード クラウド経費への従業員登録を自動化することができるため、データの一貫性の確保が期待できます。
従業員情報の一元管理を図りたい方におすすめです。

Google BigQueryとGoogle スプレッドシートを連携するメリット

1. 作業時間の短縮と負担の軽減

Google BigQueryからGoogle スプレッドシートにデータを手動で転記する作業は、非常に時間と労力がかかります。
特にデータ量が多くなればなるほど、その作業は数時間かかることも珍しくないでしょう。その作業を行う担当者が他の業務も抱えている場合、業務が圧迫され、重要なデータ更新が後回しになったり、入力ミスが発生する可能性も高まります。
そこで、2つの便利なアプリを連携してデータ入力を自動化することで、Google BigQueryからGoogle スプレッドシートへのデータ転送が自動で行われるため、これまで手入力していた時間を他の業務に充てることができます。また、自動化によってデータの転記ミスや入力漏れといったヒューマンエラーを防ぐことができ、修正作業の手間も削減できるでしょう。
このように、自動化されたフローにより、担当者の負担が軽減され、より集中して他の業務を遂行できることで、業務全体の効率改善と、チームの生産性向上が期待できます。

2. データの正確性と一貫性の向上

手動でGoogle BigQueryのデータをGoogle スプレッドシートに転記する際、どうしてもミスが発生しがちです。
フィルター設定やデータの並び順、数値の計算ミス、入力漏れといったミスなど、正確なデータをGoogle スプレッドシートに反映させることに、課題を感じている方も多いのではないでしょうか。誤った情報に基づいてレポートを作成してしまうと、大きな損失につながるリスクがあります。
Google BigQueryのデータが自動でGoogle スプレッドシートに転記されると、毎回同じプロセスで確実にデータが自動転送されるため、人的ミスの削減が期待できます。
これにより、Google スプレッドシートのデータの正確性と一貫性が向上し、信頼性の高いデータを基にレポート作成が行えるでしょう。
結果として、データに基づいた意思決定や分析の質が向上し、企業信頼度の向上にも寄与できるかもしれません。

3. データの最新性と更新作業の簡略化

ビジネスにおける意思決定や営業活動の際に、最新のデータを基に行動することは非常に重要なポイントになります。
手動でデータを更新している場合、どうしてもデータ更新のタイミングに遅れが生じたり、重要なデータの入力が漏れてしまう危険性があります。
たとえば、Google BigQueryで更新された重要なデータが、Google スプレッドシートに反映されるまで日数が空いてしまうと、古い情報を基に意思決定や営業活動が行われてしまい、最適なアクションを逃してしまう可能性があります。
定期的なデータ更新を自動化し、Google スプレッドシートのデータの最新性を保つことで、最新データに基づいた適切な意思決定やデータ分析・レポート作成をアシストできるでしょう。
また、Google BigQueryのデータをGoogle スプレッドシートに自動反映させることで、データ更新作業を手入力で行う必要がなく、更新作業の簡素化が期待できます。

まとめ

レポート作成やデータ分析において、正確なデータを把握することはとても重要なポイントです。
手入力による人的ミスにより、不正確なデータを基にレポート作成やデータ分析を進めてしまうと、企業に大きな損失をもたらす危険性があります。
そんなリスクの削減に、Google BigQueryとGoogle スプレッドシートの連携は効果的かもしれません。
手動作業の削減によって担当者は他の業務に集中できるとともに、データの最新性を保つことで、スムーズな意思決定やデータ分析・レポート作成ができるでしょう。
データ分析やレポート作成の効率化を図りたい方は、ぜひ本記事を参考に、ノーコードで自動化設定し、業務効率の改善を体感してみてくださいね！